ภาพรวมเครื่องมือ DeFAI: วิธีที่ตัวแทน AI ขับเคลื่อนการจัดการสินทรัพย์บนโซ่

เขียนโดย: GO2MARS

ก่อนที่จะเริ่มการวิเคราะห์อย่างเป็นทางการ จำเป็นต้องทำความเข้าใจแนวคิดหลักหนึ่งก่อน: DeFAI

DeFAI เป็นตัวย่อของ DeFi (การเงินแบบกระจายศูนย์) และ AI (ปัญญาประดิษฐ์) ซึ่งหมายถึงการนำ AI Agent เข้ามาใช้ในบริบททางการเงินบนบล็อกเชน เพื่อให้สามารถรับรู้สถานะตลาด สร้างกลยุทธ์ด้วยตนเอง และดำเนินการบนบล็อกเชนโดยตรง — ทำให้สามารถดำเนินกิจกรรมทางการเงินที่เคยต้องใช้ผู้เชี่ยวชาญจัดการ เช่น การจัดสรรสินทรัพย์ การจัดการความเสี่ยง และการโต้ตอบกับโปรโตคอล ได้โดยไม่ต้องพึ่งการแทรกแซงแบบเรียลไทม์จากมนุษย์

โดยสรุป DeFAI ไม่ใช่เพียงการอัปเกรดเครื่องมือ DeFi ด้วย AI อย่างง่าย แต่พยายามสร้างชั้นการดำเนินการทางการเงินที่สามารถทำงานได้ด้วยตนเองบนบล็อกเชน

เส้นทางนี้เริ่มร้อนแรงขึ้นตั้งแต่ไตรมาสที่ 4 ของปี 2024 โดยมีเหตุการณ์สำคัญสามประการที่ควรให้ความสนใจ ซึ่งแต่ละเหตุการณ์สอดคล้องกับสามระดับของการนำ AI Agent เข้าสู่ Web3: การขยายขอบเขตของเรื่องเล่า การสร้างโครงสร้างพื้นฐานด้านสินทรัพย์ และการประยุกต์ใช้ความสามารถในการดำเนินการอย่างแท้จริง

เหตุการณ์แรกเกิดขึ้นในเดือนกรกฎาคม 2024 บอท Twitter ที่สร้างโดยนักพัฒนา Andy Ayrey ชื่อ Truth Terminal ได้รับ BTC มูลค่า 50,000 ดอลลาร์สหรัฐจาก Marc Andreessen ผู้ร่วมก่อตั้ง a16z และได้รับความนิยมอย่างรวดเร็ว พร้อมกับกระตุ้นให้เหรียญ GOAT แพร่กระจายแบบไวรัส นี่เป็นครั้งแรกที่ AI Agent ปรากฏตัวอย่างแท้จริงในสายตาของสาธารณชนในฐานะผู้มีส่วนร่วมในเศรษฐกิจบนบล็อกเชน

เหตุการณ์ที่สองเกิดขึ้นในเดือนตุลาคมของปีเดียวกัน โดย Virtuals Protocol ได้รับความนิยมอย่างมากบนเครือข่าย Base โดยการ-tokenize ตัว AI Agent เอง ทำให้มูลค่าตลาดของระบบนิเวศสูงสุดแตะกว่า 3.5 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ และกลายเป็นตัวแทนที่เด่นชัดในระยะการสร้างโครงสร้างพื้นฐานด้านการแปลงสินทรัพย์ของเส้นทาง DeFAI

เหตุการณ์ที่สามคือโครงการต่างๆ เช่น Giza, HeyAnon และ Almanak ได้เริ่มดำเนินการบนเลเยอร์ของโซ่ ผลักดันอุตสาหกรรมให้เปลี่ยนจากขับเคลื่อนด้วยเรื่องเล่าสู่ระยะการสร้างผลิตภัณฑ์—AI Agent เริ่ม “ลงมือ” ดำเนินการบนโซ่อย่างแท้จริง ไม่ใช่แค่หยุดอยู่ที่การโต้ตอบข้อมูล

จากมุมมองของ市场规模ระดับโลก หน่วยงานวิจัยหลายแห่งมีความคาดหวังในเรื่องการเติบโตของเส้นทาง AI Agent อย่างสอดคล้องกัน:

กราฟ 1: การเปรียบเทียบการคาดการณ์ขนาดตลาด AI Agent ทั่วโลก แหล่งข้อมูล: MarketsandMarkets (2025), Grand View Research (2025), BCC Research (2026.01)

อย่างไรก็ตาม ยังคงมีช่องว่างที่ชัดเจนระหว่างความนิยมด้านทุนกับการนำไปใช้งานจริงในอุตสาหกรรม ตามรายงานของแมคคินซีย์เรื่อง “The State of AI in 2025” ที่เผยแพร่ในเดือนพฤศจิกายน 2025 (อิงจากผู้ตอบแบบสอบถาม 1,993 คนจาก 105 ประเทศ) แม้ว่า 88% ขององค์กรจะใช้ AI ในอย่างน้อยหนึ่งหน้าที่ทางธุรกิจ แต่เกือบสองในสามยังคงอยู่ในขั้นตอนการทดลองหรือการทดสอบเชิงพาณิชย์ โดยเฉพาะในด้าน AI Agent: 62% ขององค์กรเริ่มทำการทดลอง 23% กำลังขยายการใช้งานในอย่างน้อยหนึ่งหน้าที่ แต่อัตราส่วนขององค์กรที่สามารถนำไปใช้งานแบบขยายขนาดในหน้าที่ใดหน้าที่หนึ่งอย่างแท้จริงยังไม่ถึง 10%

ข้อมูลนี้ชี้ให้เห็นว่า ความนิยมในการเล่าเรื่องของเส้นทาง DeFAI ยังคงนำหน้าความคืบหน้าในการนำไปใช้งานจริง การเข้าใจช่องว่างนี้เป็นเงื่อนไขพื้นฐานในการประเมินมูลค่าของเส้นทางนี้อย่างเป็นกลาง

เพื่อเข้าใจว่า DeFAI ทำงานอย่างไร ต้องตอบคำถามสำคัญก่อน: AI เข้ามาเกี่ยวข้องกับการดำเนินการทางการเงินบนโซ่ผ่านกลไกใด?

หน่วยดำเนินการหลักของระบบ DeFAI เป็น AI Agent ที่สร้างขึ้นบนโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ตามการทบทวนเชิงวิชาการของ Wang et al. (2023) ความสามารถหลักสามารถสรุปเป็นสถาปัตยกรรมสามชั้น โดยแต่ละชั้นมีหน้าที่เฉพาะเจาะจงในบริบทบนโซ่:

• ระดับการวางแผน รับผิดชอบการแยกเป้าหมายและปรับปรุงเส้นทาง ตรงกับการสร้างกลยุทธ์และการประเมินความเสี่ยงในบริบทบนบล็อกเชน;
• ชั้นความจำ ผ่านการใช้ฐานข้อมูลเวกเตอร์และสื่อกลางการจัดเก็บภายนอกเพื่อสะสมข้อมูลข้ามช่วงเวลา รับผิดชอบข้อมูลตลาดในอดีตและสถานะของโปรโตคอล;
• ชั้นเครื่องมือ ขยายความสามารถของโมเดลให้สามารถเรียกใช้ระบบภายนอก เช่น โปรโตคอล DeFi, ตัวทำนายราคา และสะพานข้ามโซ่

แต่ที่นี่มีจุดหนึ่งที่ต้องชัดเจน: โมเดล AI ไม่สามารถโต้ตอบกับบล็อกเชนโดยตรงได้ ระบบ DeFAI ทั้งหมดในปัจจุบันใช้สถาปัตยกรรมที่แยกการวิเคราะห์แบบออฟไลน์จากการดำเนินการบนบล็อกเชน—AI Agent จะคำนวณกลยุทธ์แบบออฟไลน์ จากนั้นแปลงผลลัพธ์เป็นสัญญาณการทำธุรกรรมบนบล็อกเชน โดยโมดูลการดำเนินการจะเป็นผู้ส่งต่อแทน สถาปัตยกรรมนี้เป็นทางเลือกที่เป็นจริงภายใต้เงื่อนไขทางเทคนิคปัจจุบัน และนำไปสู่ประเด็นด้านความปลอดภัยต่างๆ เช่น การอนุญาตคีย์ส่วนตัวและการจัดการสิทธิ์

AI Agent โดยพื้นฐานแล้วเป็นระบบตัดสินใจด้วยตนเองที่อิงจากโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ซึ่งสามารถดำเนินการแบบปิดลูปผ่านการแบ่งงาน การจัดการหน่วยความจำ และการเรียกใช้เครื่องมือ ขณะนี้ AI Agent ยังได้เริ่มมีรูปแบบในการโต้ตอบกับสินทรัพย์บนโซ่แล้ว

กราฟิก 2: สถาปัตยกรรมสามชั้นของ AI Agent

หลังจากเข้าใจพื้นฐานทางเทคโนโลยีของ DeFAI แล้ว คำถามที่ตามมาอย่างเป็นธรรมชาติคือ: ระบบชุดนี้เดินทางมาถึงวันนี้ได้อย่างไร?

ตามการวิจัยของ The Block การพัฒนาของ DeFAI ไม่ได้เกิดขึ้นในทันที แต่ผ่านสองระยะที่แตกต่างกัน—ตั้งแต่เอเจนต์แบบโต้ตอบที่เน้นการประมวลผลข้อมูลในระยะเริ่มต้น ไปจนถึงระบบแบบดำเนินการที่สามารถแทรกแซงการดำเนินการบนโซ่ได้ในปัจจุบัน

ทั้งสองมีความแตกต่างเชิงพื้นฐานในด้านเป้าหมาย การใช้เทคโนโลยี และระดับความเสี่ยง

กราฟที่ 3: การเปรียบเทียบเส้นทางการพัฒนาสองช่วงของ DeFAI

ลำดับการพัฒนาสองขั้นตอนสามารถเข้าใจได้ดังนี้:

ชุดแรกคือ Agent แบบโต้ตอบ ซึ่งเน้นการสร้างกรอบงานของตัวแทนที่สามารถพูดคุยและวิเคราะห์ได้ โครงการตัวอย่างได้แก่ เอลิซาเฟรมเวิร์กของ ElizaOS (เดิมคือ ai16z) และ G.A.M.E. ของ Virtuals ขั้นตอนนี้ยังคงเป็นเครื่องมือข้อมูล—Agent สามารถอ่าน พูด และวิเคราะห์ได้ แต่ขอบเขตหน้าที่ของมันหยุดอยู่ที่ระดับข้อมูล และยังไม่ได้เข้าไปจัดการกับการดำเนินการทรัพย์สินใดๆ

คลื่นที่สองคือ DeFAI Agent แบบดำเนินการ ซึ่งเข้าสู่วงจรปิดของการตัดสินใจและดำเนินการอย่างแท้จริง โครงการตัวอย่างได้แก่ HeyAnon, Wayfinder, Giza (ARMA Agent) และ Almanak เป็นต้น คุณลักษณะร่วมของระบบเหล่านี้คือ: AI ทำงานนอกเครือข่ายบล็อกเชน ส่งสัญญาณกลยุทธ์ที่มีโครงสร้าง และผ่านโมดูลการดำเนินการบนบล็อกเชนเพื่อทำการซื้อขาย—มันไม่ได้แทนที่โปรโตคอล DeFi ที่มีอยู่ แต่เพิ่มชั้นกลไกการตัดสินใจด้วย AI เข้าไปบนพื้นฐานเดิม ทำให้กระบวนการทั้งหมดเปลี่ยนจาก “มนุษย์สั่งการ” เป็น “Agent ดำเนินการด้วยตนเอง”

ความแตกต่างที่แท้จริงระหว่างสองคลื่นการพัฒนาไม่ได้อยู่ที่ความซับซ้อนทางเทคโนโลยี แต่อยู่ที่การสัมผัสกับสินทรัพย์อย่างแท้จริงหรือไม่ ซึ่งกำหนดให้ระบบคลื่นที่สองเผชิญกับความท้าทายในกลไกความเชื่อถือ การออกแบบสิทธิ์ และสถาปัตยกรรมด้านความปลอดภัย ที่ซับซ้อนกว่าคลื่นแรกอย่างมาก—นี่คือหัวข้อหลักที่จะกล่าวถึงในบทต่อไป

ตั้งแต่สถาปัตยกรรมทางเทคนิคไปจนถึงเส้นทางการพัฒนา ความสามารถของ DeFAI ได้ชัดเจนขึ้นเรื่อยๆ แล้ว ในระดับผลิตภัณฑ์จริง มันกำลังแก้ไขปัญหาใดบ้างที่เกิดขึ้นจริง?

โดยรวมแล้ว การสำรวจการใช้งาน DeFAI ในปัจจุบันได้สร้างรูปแบบการนำไปใช้งานที่ค่อนข้างสุกงอมรอบแกนหลักสี่ประการ ซึ่งสอดคล้องกับจุดท้าทายหลักสี่ประการในการดำเนินการบนโซ่ ได้แก่ “ประสิทธิภาพผลตอบแทน การดำเนินกลยุทธ์ ขีดจำกัดการมีส่วนร่วม และการจัดการความเสี่ยง”

การเพิ่มผลตอบแทน: การปรับพอร์ตอัตโนมัติข้ามโปรโตคอล

การเพิ่มผลตอบแทนเป็นสถานการณ์การใช้งาน DeFAI ที่มีการนำไปใช้งานจริงอย่างสุกงอมที่สุดในปัจจุบัน ตรรกะหลักคือ: สแกนผลตอบแทนรายปีจากการฝากเงินบนโปรโตคอล DeFi หลักๆ เช่น Aave, Compound, Fluid อย่างต่อเนื่อง รวมถึงการพิจารณาตามพารามิเตอร์ความเสี่ยงที่ตั้งไว้เพื่อตัดสินใจว่าจำเป็นต้องปรับพอร์ตหรือไม่ และก่อนดำเนินการทุกครั้ง จะวิเคราะห์ต้นทุนการซื้อขาย—เฉพาะเมื่อผลตอบแทนที่เพิ่มขึ้นสามารถชดเชยค่า gas และค่าธรรมเนียมการซื้อขายทั้งหมดเท่านั้น จึงจะโอนเงินจริง เพื่อให้ได้การจัดสรรอัตโนมัติที่ดีที่สุดข้ามโปรโตคอล

ตัวอย่างเช่น Giza ได้เปิดใช้งาน ARMA Agent บนเครือข่าย Base ในเดือนกุมภาพันธ์ 2025 เพื่อใช้กลยุทธ์ผลตอบแทนสกุลเงินคงที่ โดยติดตามการเปลี่ยนแปลงอัตราดอกเบี้ยของโปรโตคอลต่างๆ เช่น Aave, Morpho, Compound, Moonwell อย่างต่อเนื่อง และพิจารณาอย่างรอบด้านเกี่ยวกับ APY ของโปรโตคอล ค่าธรรมเนียม และสภาพคล่อง ก่อนจัดสรรเงินทุนของผู้ใช้อย่างชาญฉลาดเพื่อเพิ่มผลตอบแทนสูงสุด ตามข้อมูลสาธารณะ ARMA ปัจจุบันมีผู้ถือรายเดียวประมาณ 60,000 คน ตัวแทนที่ถูกนำไปใช้งานมากกว่า 36,000 ตัว และมีขนาดสินทรัพย์ที่จัดการ (AUA) เกิน 20 ล้านดอลลาร์สหรัฐ

ในสภาพตลาดที่ผลตอบแทนจากโปรโตคอล DeFi มีความผันผวนอย่างต่อเนื่อง ประสิทธิภาพและความทันเวลาของการติดตามด้วยมือและการปรับพอร์ตแบบแมนนวลไม่สามารถเทียบได้กับระบบอัตโนมัติ ซึ่งเป็นคุณค่าหลักของบริบทนี้

กราฟที่ 4: ตัวอย่างภาพของ ARMA Agent บนแพลตฟอร์ม Giza

การอัตโนมัติกลยุทธ์เชิงปริมาณ: การทำให้ความสามารถระดับองค์กรเข้าถึงได้สำหรับทุกคน

ในบริบทของสถานการณ์อัตโนมัติกลยุทธ์เชิงปริมาณ แพลตฟอร์ม DeFAI พยายามโมดูลาร์และอัตโนมัติขั้นตอนทั้งหมดของทีมเชิงปริมาณแบบดั้งเดิม เพื่อให้ผู้ใช้ทั่วไปสามารถเข้าถึงความสามารถในการดำเนินกลยุทธ์ระดับองค์กรได้

ตัวอย่างเช่น Almanak ที่ได้รับการสนับสนุนโดย Delphi Digital ระบบ AI Swarm ที่เปิดตัวจะแบ่งกระบวนการเชิงปริมาณออกเป็นสี่ขั้นตอน:

• โมดูลกลยุทธ์รองรับการเขียนตรรกะการลงทุนและการทดสอบย้อนหลังผ่าน Python SDK
• ระบบประมวลผลจะรันรหัสกลยุทธ์ที่ผ่านการตรวจสอบโดยอัตโนมัติและกระตุ้นการเรียกใช้งาน DeFi หลังจากได้รับการอนุญาตจากผู้ใช้;
• กระเป๋าสตางค์ปลอดภัยสร้างระบบหลายลายเซ็นบนพื้นฐานของ Safe + Zodiac โดยมอบสิทธิ์ในการดำเนินการกลยุทธ์ให้กับ AI Agent ผ่านการควบคุมสิทธิ์ตามบทบาท เพื่อให้มั่นใจว่าเงินทุนยังคงอยู่ภายใต้การควบคุมของผู้ใช้
• คลังกลยุทธ์จะแพ็กเกจกลยุทธ์เป็นคลังที่สามารถซื้อขายได้ตามมาตรฐาน ERC-7540 ผู้ลงทุนสามารถเข้าร่วมการจ่ายผลตอบแทนจากกลยุทธ์ในลักษณะคล้ายหน่วยลงทุน

ความหมายของโครงสร้างนี้คือ ตัวแทน AI จะรับผิดชอบหน้าที่การวิเคราะห์ข้อมูล การปรับปรุงกลยุทธ์ และการจัดการความเสี่ยง ผู้ใช้เพียงต้องตรวจสอบผลลัพธ์สุดท้ายของระบบ โดยไม่จำเป็นต้องจัดตั้งทีมควอนต์มืออาชีพ—เพื่อให้บรรลุสิ่งที่เรียกว่า “การกระจายอำนาจของกลยุทธ์ระดับองค์กร” (ตามที่โครงการอ้าง)

กราฟ 5: หน้าแรกของแพลตฟอร์ม Almanak

การดำเนินการตามคำสั่งภาษาธรรมชาติ: ทำให้การดำเนินการ DeFi ง่ายเหมือนการส่งข้อความ

แก่นของสถานการณ์นี้คือการดำเนินการ DeFi ตามเจตนาของผู้ใช้ (Intent-based DeFi): โดยใช้เทคโนโลยีการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ผู้ใช้สามารถสั่งงานซื้อขายด้วยภาษาทั่วไป AI จะวิเคราะห์และแปลงเป็นการดำเนินการบนบล็อกเชนหลายขั้นตอน ลดอุปสรรคในการใช้งานสำหรับผู้ใช้ทั่วไปอย่างมาก

HeyAnon ได้สร้างแพลตฟอร์มการแชท DeFAI ที่ผู้ใช้สามารถป้อนคำสั่งผ่านกล่องแชท เพื่อให้ AI ดำเนินการดำเนินการบนโซ่ เช่น การแลกเปลี่ยนโทเค็น การเชื่อมต่อข้ามโซ่ การกู้ยืม และการstaking โดยรวมโปรโตคอลเช่น LayerZero Cross-Chain Bridge และ Aave v3 และรองรับการปรับใช้บนหลายโซ่ เช่น Ethereum, Base และ Solana

กราฟที่ 6: หน้าแรกของแพลตฟอร์ม HeyAnon

Wayfinder ได้รับการลงทุนจาก Paradigm และให้บริการเทรดแบบเชนเต็มรูปแบบขั้นสูงยิ่งขึ้น โดย AI Agent ของมัน (เรียกว่า Shells) จะค้นหาเส้นทางการเทรดที่ดีที่สุดระหว่างเชนต่างๆ อัตโนมัติ และดำเนินการเช่น การโอนข้ามเชน การแลกเปลี่ยนโทเค็น หรือการโต้ตอบกับ NFT โดยผู้ใช้ไม่จำเป็นต้องกังวลเกี่ยวกับรายละเอียดทางเทคนิคเช่นค่า gas ใต้ฐานหรือความเข้ากันได้ข้ามเชน

กราฟิก 7: หน้าแรกของแพลตฟอร์ม Wayfinder

โดยรวมแล้ว อินเทอร์เฟซภาษาธรรมชาติช่วยลดอุปสรรคในการใช้งาน DeFi อย่างมาก แต่ก็ต้องการความแม่นยำสูงขึ้นในการตีความเจตนาพื้นฐาน—หาก AI เข้าใจคำสั่งผิดพลาด ผลลัพธ์ที่ได้อาจห่างไกลจากสิ่งที่ผู้ใช้คาดหวัง

การจัดการความเสี่ยงและการติดตามการชำระหนี้: cơ chếที่ฝังอยู่ในโปรโตคอลบนบล็อกเชน

ในบริบทของการกู้ยืมและเลเวอเรจใน DeFi การใช้งาน AI Agent ที่พบบ่อยที่สุดคือการติดตามสถานะสุขภาพของตำแหน่งบนโซ่แบบเรียลไทม์ และดำเนินการป้องกันอัตโนมัติก่อนถึงเกณฑ์การยึดทรัพย์ การใช้งานหลักนี้กำลังถูกรวมเข้าไปในโปรโตคอล DeFi รายใหญ่ต่างๆ อย่างค่อยเป็นค่อยไป และกลายเป็นฟังก์ชันพื้นฐานของแพลตฟอร์ม DeFi

• Aave ใช้ "ปัจจัยสุขภาพ" เพื่อวัดความปลอดภัยของตำแหน่ง เมื่อปัจจัยสุขภาพต่ำกว่า 1.0 ตำแหน่งของผู้กู้จะมีคุณสมบัติสำหรับการยึดค้ำประกัน
• Compound ใช้กลไก “ปัจจัยหลักประกันการชำระบัญชี (Liquidation Collateral Factor)” โดยจะเกิดการชำระบัญชีเมื่อยอดเงินกู้ของบัญชีเกินขีดจำกัดที่ปัจจัยนี้กำหนด ค่าพารามิเตอร์เฉพาะของสินทรัพย์หลักประกันแต่ละรายการจะถูกกำหนดโดยการจัดการบนโซ่

การตรวจสอบด้วยมนุษย์ยากที่จะรักษาประสิทธิภาพในการตอบสนองอย่างสม่ำเสมอในตลาดบนโซ่ที่ผันผวนสูงแบบ 24/7 โดย AI Agent สามารถดำเนินการติดตามอย่างต่อเนื่อง ประเมินอย่างชาญฉลาด และแทรกแซงอัตโนมัติ ทำให้ประสิทธิภาพการจัดการความเสี่ยงสูงขึ้นถึงระดับที่ระบบอัตโนมัติแบบกฎเกณฑ์หรือมนุษย์ไม่สามารถบรรลุได้

กราฟิก 8: แอปพลิเคชันหลักสี่ประการของ Agent×DeFi

โดยรวมแล้ว สถานการณ์หลักทั้งสี่ข้อข้างต้นไม่ได้แยกจากกัน แต่สร้างความเสริมกันภายใต้แกนหลักเดียวกัน: การเพิ่มผลตอบแทนและการอัตโนมัติกลยุทธ์เชิงปริมาณมุ่งเป้าไปที่ผู้ใช้ระดับขั้นสูงที่มีสินทรัพย์ในระดับหนึ่ง โดยมีข้อได้เปรียบหลักอยู่ที่ประสิทธิภาพในการดำเนินการและความแม่นยำของกลยุทธ์; การโต้ตอบด้วยภาษาธรรมชาติมุ่งลดอุปสรรคในการใช้งานสำหรับผู้ใช้ทั่วไป; ส่วนการจัดการความเสี่ยงเป็นกลไกความปลอดภัยพื้นฐานที่ครอบคลุมทุกสถานการณ์ ทั้งสามส่วนทำงานร่วมกัน สร้างโครงสร้างพื้นฐานของระบบนิเวศ DeFAI ในปัจจุบัน และวางรากฐานสำหรับการประยุกต์ใช้งาน Agent บนโซ่ที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นในอนาคต

แอปพลิเคชันหลักสี่ประการที่กล่าวถึงข้างต้น ไม่ว่าจะเป็นการเพิ่มผลตอบแทนหรือการอัตโนมัติกลยุทธ์เชิงปริมาณ ล้วนต้องอาศัยเงื่อนไขเดียวในการดำเนินการ: AI Agent ต้องมีสิทธิ์ลงนามในรูปแบบใดรูปแบบหนึ่ง นั่นคือความสามารถในการเข้าถึงกุญแจส่วนตัว นี่คือความท้าทายทางเทคนิคที่สำคัญที่สุดและง่ายที่สุดที่จะถูกปกปิดด้วยความนิยมของการเล่าเรื่องในเส้นทาง DeFAI—หากกลไกการลงนามมีช่องโหว่ ความสามารถของกลยุทธ์ทั้งหมดในระดับบนจะสูญเสียความหมายทันที

ในปัจจุบัน แนวทางการจัดการความปลอดภัยของกุญแจส่วนตัวที่เป็นที่นิยมในอุตสาหกรรมแบ่งออกเป็นสองประเภทหลัก: MPC (Multi-Party Computation) และ TEE (Trusted Execution Environment) ทั้งสองวิธีมีจุดเน้นที่ต่างกันในด้านโมเดลความปลอดภัย ระดับการอัตโนมัติ และความซับซ้อนทางวิศวกรรม

กราฟิก 9: ตารางเปรียบเทียบวิธีการจัดการความปลอดภัยของกุญแจส่วนตัวสองวิธีหลัก

• แนวคิดหลักของ MPC (Multi-Party Computation, การคำนวณหลายฝ่าย) คือการกำจัดจุดล้มเหลวแบบจุดเดียวผ่านการแบ่งกุญแจ ตัวอย่างเช่น การลงนามแบบขีดจำกัด 2-of-3 หากกุญแจหนึ่งชุดถูกเปิดเผย ผู้โจมตีก็ไม่สามารถลงนามได้ด้วยตัวเอง จึงไม่ส่งผลต่อความปลอดภัยของเงินทุน Vultisig เป็นผลิตภัณฑ์ตัวแทนในทิศทางนี้ เป็นกระเป๋าเงินแบบหลายโซ่และควบคุมด้วยตัวเองที่พัฒนาบนเทคโนโลยี MPC/TSS โดยใช้โครงสร้างที่ไม่มีคำฟื้นฟูเดียว เพื่อผสานความปลอดภัยของกุญแจเข้ากับการควบคุมด้วยตัวผู้ใช้
• TEE (Trusted Execution Environment) เดินทางอีกเส้นทางหนึ่ง: ซ่อนกุญแจส่วนตัวร่วมกับโค้ดตัวแทนไว้ในพื้นที่แยกที่ได้รับการป้องกันโดยฮาร์ดแวร์ (enclave) โดย AI agent จะดำเนินการคำนวณกลยุทธ์และการลงลายเซ็นภายใน enclave เท่านั้น และส่งผลลัพธ์การลงลายเซ็นออกสู่บล็อกเชน ขณะที่สภาพแวดล้อมภายนอกไม่สามารถมองเห็นกุญแจส่วนตัวได้เลย ชิปหลักๆ เช่น Intel SGX, AMD SEV, ARM CCA ต่างให้การสนับสนุนการแยกและเข้ารหัสระดับฮาร์ดแวร์ Chainlink ได้นำ TEE มาใช้ในเครือข่าย oracle เพื่อจัดการข้อมูลที่ละเอียดอ่อน และใช้กลไกการรับรองระยะไกลเพื่อพิสูจน์ความสมบูรณ์ของสภาพแวดล้อมการดำเนินงานแก่ภายนอก

อย่างไรก็ตาม ความปลอดภัยของกุญแจเป็นเพียงชั้นป้องกันแรกเท่านั้น ในสถานการณ์การใช้งานจริง ไม่ว่าจะใช้แนวทางการจัดการกุญแจใดก็ตาม จำเป็นต้องเพิ่มกลไกการควบคุมสิทธิ์ไว้บนโครงสร้างนี้ เพื่อป้องกันไม่ให้ Agent ดำเนินการเกินขอบเขตที่ได้รับอนุญาต การปฏิบัติของ Almanak ให้กรอบอ้างอิงที่สมบูรณ์กว่า: แพลตฟอร์มใช้กลยุทธ์การป้องกัน TEE เพื่อปกป้องตรรกะและพารามิเตอร์ลับ และแทรกชั้นสิทธิ์ Zodiac Roles Modifier ระหว่างเครื่องมือปรับใช้กับบัญชีสัญญาอัจฉริยะ Safe ที่ผู้ใช้ถือครอง—ทุกธุรกรรมที่ AI เริ่มต้น จะต้องถูกเปรียบเทียบกับรายการขาวของที่อยู่สัญญา ฟังก์ชัน และพารามิเตอร์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า หากธุรกรรมใดไม่ตรงกับขอบเขตที่ได้รับอนุญาต จะถูกปฏิเสธโดยอัตโนมัติ

วิธีการดำเนินการหลักการสิทธิ์ขั้นต่ำสุดนี้ ขณะนี้ได้กลายเป็นแนวทางสำคัญในการออกแบบความปลอดภัยของระบบ DeFAI มันเปิดเผยตรรกะที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น: ปัญหาความปลอดภัยของ DeFAI ไม่ใช่เพียงเรื่องของการเลือกเทคโนโลยีเดียว แต่เป็นโครงการระบบแบบบูรณาการที่ประกอบด้วยการจัดการกุญแจ ขอบเขตสิทธิ์ และการตรวจสอบการดำเนินการ—การขาดใดๆ หนึ่งส่วนก็อาจกลายเป็นจุดอ่อนที่สุดในสายเชื่อมทั้งหมด นี่คือจุดเริ่มต้นของการวิเคราะห์ความเสี่ยงในบทถัดไป

การวิเคราะห์ข้างต้นเปิดเผยข้อสรุปที่สำคัญ:

VCX ไม่ได้รับพรีเมียมเพราะการเลือกสินทรัพย์ที่โดดเด่นหรือผลตอบแทนที่คาดหวังสูงกว่า แต่เนื่องจากมันขายช่องทางเอง สำหรับเรื่องนี้ จำเป็นต้องตอบคำถามหนึ่งข้อ: VCX แท้จริงแล้วเป็นผลิตภัณฑ์ประเภทใด?

ในเชิงรูปแบบทางกฎหมาย มันเป็นกองทุนปิดที่ลงทะเบียนกับ SEC พร้อมการเปิดเผยพอร์ตการถือครองและโครงสร้างที่สอดคล้องกับข้อบังคับ ไม่มีความแตกต่างเชิงพื้นฐานจาก ETF ประเภทหุ้นทั่วไปบนตลาด แต่ในเชิงหน้าที่จริง มันไม่ได้ขาย “ผลตอบแทนการลงทุน” ในความหมายแบบดั้งเดิม แต่เป็นสิทธิ์ในการเข้าถึงสินทรัพย์—ซึ่งก่อนหน้านี้มีเฉพาะสถาบัน VC ชั้นนำและนักลงทุนที่ผ่านการรับรองเท่านั้นที่จะเข้าถึงได้—และสิทธิ์นี้ถูกแพ็คเกจเป็นหน่วยหุ้นที่สามารถซื้อขายได้บน NYSE

ดังนั้น ตลาดจึงยินดีจ่ายพรีเมียม 16 ถึง 30 เท่าของ NAV โดยพื้นฐานแล้วเป็นการกำหนดราคาสำหรับสิทธิ์ในการเข้าถึง มากกว่าการประเมินผลตอบแทนในอนาคตของสินทรัพย์พื้นฐาน

ในมุมมองนี้ การเปรียบเทียบระหว่าง VCX กับ MicroStrategy (MSTR) ช่วยให้เห็นภาพชัดเจน ทั้งสองฝ่ายดูเหมือนทำสิ่งเดียวกัน: การห่อหุ้มสินทรัพย์ที่หายากและเข้าถึงได้ยาก (บิตคอยน์ / หุ้น Pre-IPO ชั้นนำ) เป็นหลักทรัพย์ที่สามารถซื้อขายได้บนตลาดรอง และแสดงราคาส่วนเกินที่สูงกว่ามูลค่าของสินทรัพย์พื้นฐานอย่างมาก แต่ตรรกะการจัดการทุนของทั้งสองฝ่ายมีความแตกต่างอย่างพื้นฐาน:

• MSTR ผ่านการระดมทุนอย่างต่อเนื่องโดยการออกพันธบัตรที่สามารถแปลงเป็นหุ้นได้และหุ้น ưu tiên แล้วใช้เงินทุนดังกล่าวซื้อ比特币เพิ่มเติม กลไกนี้มอบความสามารถในการขยายสมดุลการเงินแบบไดนามิกและการเพิ่มการถือครองอย่างต่อเนื่อง ทำให้ราคาหุ้นของมันมีพื้นฐานภายในที่ช่วยรักษาส่วนต่างราคาในระดับหนึ่ง
• VCX ถูกจำกัดโดยโครงสร้างของกองทุนปิด: ขนาดสินทรัพย์จะถูกตรึงไว้หลังจากการออกขายแล้ว และไม่สามารถซื้อสินทรัพย์ใหม่ได้ผ่านการระดมทุนเพิ่มเติม ขณะที่สภาพคล่องของพอร์ตการลงทุนยังขึ้นอยู่กับการเข้าตลาดหลักทรัพย์ (IPO) หรือการเข้าซื้อกิจการของบริษัทที่อยู่เบื้องหลังอย่างมาก หากอารมณ์ของนักลงทุนรายย่อยลดลง หรือหลังจากครบกำหนดล็อกอินหกเดือนและปริมาณหุ้นที่ไหลเวียนเพิ่มขึ้น แรงกดดันในการลดส่วนต่างราคาของ VCX จะสูงกว่า MSTR อย่างมาก

การเปรียบเทียบระหว่าง VCX กับ MSTR (Strategy)

กล่าวอีกนัยหนึ่ง พรีเมียมของ MSTR ได้รับการสนับสนุนโดยกลไกทุนที่ทำงานอย่างต่อเนื่อง ขณะที่พรีเมียมของ VCX มาจากความหายากของหุ้นที่หมุนเวียนและแรงผลักดันจากอารมณ์ โครงสร้างผลิตภัณฑ์นี้ไม่มีถูกหรือผิด แต่ความเสี่ยงที่มันก่อให้เกิดนั้นยากกว่ากองทุนปิดทั่วไปในการได้รับการประเมินราคาอย่างถูกต้องโดยตลาด:

เมื่อผู้ลงทุนรายย่อยซื้อในราคาที่สูงกว่า NAV อย่างมาก พวกเขาจริงๆ แล้วไม่ได้จ่ายสำหรับมูลค่าของสินทรัพย์เอง แต่จ่ายสำหรับค่าตอบแทนของการเข้าถึง—และค่าตอบแทนนี้จะเผชิญกับแรงกดดันให้ลดลงเป็นศูนย์อย่างรวดเร็ว หลังจากบริษัทพื้นฐานดำเนินการ IPO และเปิดช่องทางการซื้อขายโดยตรงบนตลาดสาธารณะ

จากการวิเคราะห์ข้างต้น สามารถสรุปเส้นทางการพัฒนาของ DeFAI เป็นขั้นตอนได้ โดยรวมแล้ว ตลาดนี้อยู่ในจุดสำคัญที่กำลังเปลี่ยนผ่านจากหลักฐานแนวคิดสู่การผลิตเชิงพาณิชย์ และการพัฒนาจะผ่านสามขั้นตอนที่มีลำดับความก้าวหน้า:

กราฟ 11: การคาดการณ์ขั้นตอนการพัฒนาของ DeFAI

หมายเหตุ: ตารางด้านบนเป็นการวิเคราะห์อย่างครอบคลุมจากรายงานสาธารณะในอุตสาหกรรม ความคืบหน้าของโครงการ และระดับความสุกงอมของเทคโนโลยี ไม่ใช่ตารางเวลาที่แน่นอน

ในขณะนี้ DeFAI โดยรวมอยู่ในช่วงเปลี่ยนผ่านจากระยะช่วยตัดสินใจไปสู่ระยะกึ่งอัตโนมัติ—โครงการบางโครงการเริ่มรับผิดชอบความสามารถในการดำเนินการอัตโนมัติในขอบเขตจำกัด แต่กลไกการตรวจสอบและเป็นตัวสำรองของมนุษย์ยังคงเป็นรูปแบบการปรับใช้หลัก ในบริบทนี้ ร่วมกับระดับความสุกงอมของเทคโนโลยีและสถานการณ์ตลาดปัจจุบัน มีสามข้อสรุปที่ควรให้ความสนใจเป็นพิเศษ

ประการแรก โครงการ DeFAI ส่วนใหญ่ในปัจจุบันยังคงเป็นเครื่องมืออัตโนมัติ ไม่ใช่ Agent ที่เป็นอิสระอย่างแท้จริง ผลิตภัณฑ์ที่ถูกเรียกว่า “DeFAI” ในขณะนี้ มีความสามารถหลักในการแปลงคำสั่งของมนุษย์เป็นลำดับการดำเนินการ DeFi ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ซึ่งโดยพื้นฐานแล้วใกล้เคียงกับอินเทอร์เฟซการดำเนินการที่มีประสิทธิภาพสูง มากกว่าระบบอิสระที่มีความสามารถในการวิเคราะห์และตัดสินใจด้วยตนเอง ตามรายงานของ McKinsey ปี 2025 แม้ในบริบทองค์กรทั่วไป ก็ยังมีองค์กรไม่ถึง 10% ที่สามารถปรับใช้ AI Agent ในฟังก์ชันใดฟังก์ชันหนึ่งอย่างกว้างขวาง ในบริบทบนบล็อกเชน ขอบเขตความเชื่อมั่นและความซับซ้อนของการดำเนินการสูงกว่ามาก การเปลี่ยนจากการแสดงเทคนิคไปสู่วงจรธุรกิจที่สมบูรณ์ยังคงมีช่องว่างอีกมาก

ประการที่สอง ทิศทางการประยุกต์ใช้ที่สุกงอมที่สุดและง่ายที่สุดในการได้รับความเชื่อมั่นจากองค์กรสำหรับ AI Agent ไม่ใช่การซื้อขายอัตโนมัติที่มีความเสี่ยงสูง แต่เป็นการติดตามตรวจสอบ แจ้งเตือน และช่วยเหลือการกำกับดูแลบนโซ่ สถานการณ์ต่างๆ เช่น การติดตามตำแหน่งการถือครองแบบ 7×24 แจ้งเตือนการปิดตำแหน่ง และการวิเคราะห์ข้อเสนอการกำกับดูแล 一方面มีความทนทานต่อภาพลวงตาของ LLM ค่อนข้างสูง—ข้อผิดพลาดในการส่งออกไม่ได้ก่อให้เกิดการสูญเสียเงินทุนโดยตรง; อีก方面สามารถช่วยชดเชยข้อบกพร่องตามธรรมชาติของมนุษย์ในเรื่องความต่อเนื่องของความสนใจ สถานการณ์เหล่านี้เป็นเส้นทางที่เป็นรูปธรรมมากกว่าสำหรับ DeFAI ในการก้าวจาก “การแสดงเทคโนโลยี” สู่ “การรับรองจากองค์กร”

ประการที่สาม การรวมกันของ AI Agent และ RWA เป็นทิศทางข้ามสายงานที่น่าจับตามองต่อไปในสายงานนี้ ตามข้อมูลจาก RWA.xyz ณ ต้นเดือนเมษายน 2026 มูลค่ารวมของสินทรัพย์ RWA ที่ถูกโทเค็นบนบล็อกเชนได้เกิน 27,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ (ไม่รวมสติเบิลคอร์) ครอบคลุมหลายประเภท เช่น พันธบัตรสหรัฐฯ สินเชื่อเอกชน สินค้าโภคภัณฑ์ และพันธบัตรบริษัท หาก AI Agent สามารถเข้ามาจัดการพอร์ตสินทรัพย์ที่รวมพันธบัตร RWA และสติเบิลคอร์—เช่น ปรับสัดส่วนการจัดสรรระหว่างสองประเภทนี้อัตโนมัติตามสภาพตลาด—ขนาดของสินทรัพย์ที่สามารถเข้าถึงได้จะใหญ่กว่าขอบเขตปัจจุบันที่เน้นสินทรัพย์แบบ DeFi โดยตรง และมีศักยภาพในการเชื่อมโยงสินทรัพย์บนและล่างบล็อกเชนอย่างแท้จริง เพื่อสร้างการเชื่อมโยงระหว่าง Web3+AI+TraFi ซึ่งจะขยายมุมมองของตลาดอย่างมีนัยสำคัญ

ตัวแทน AI และการจัดการสินทรัพย์บนโซ่กำลังอยู่ในช่วงเปลี่ยนผ่านสำคัญจากแนวทางพิสูจน์แนวคิดสู่การผลิตเชิงพาณิชย์ ความเป็นไปได้ทางเทคนิคได้รับการยืนยันเบื้องต้นแล้ว แต่ความท้าทายที่อุตสาหกรรมเผชิญ เช่น ความเสี่ยงจากภาพหลอนของ LLM ความไม่สม่ำเสมอของข้อมูลบนโซ่ และการขาดโครงสร้างพื้นฐานด้านความเชื่อถือ ไม่สามารถแก้ไขได้ด้วยการพัฒนาเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียว แต่ต้องอาศัยการขับเคลื่อนแบบระบบผ่านการออกแบบโครงสร้างโครงการ การวางแผนเส้นทางการปฏิบัติตามกฎหมาย การสร้างระบบความปลอดภัย และการยืนยันแบบจำลองธุรกิจ

สิ่งนี้ยังหมายความว่า อุตสาหกรรมนี้ยังอยู่ในระยะเริ่มต้นของการก่อสร้าง และรูปแบบการแข่งขันที่แท้จริงยังไม่ได้ก่อตัวขึ้น สำหรับทีมที่มีความสามารถในการจัดการทั้งสองมิติของ Web3 และ AI ณ ขณะนี้คือช่วงเวลาที่เหมาะสมในการเข้าสู่ตลาด—ไม่ว่าจะเป็นการสร้างระบบ Agent บนโซ่ที่เชื่อถือได้มากขึ้นในระดับการดำเนินงาน หรือการเชื่อมโยงองค์ประกอบสำคัญของข้อมูล สิทธิ์ และความเชื่อถือในระดับโครงสร้างพื้นฐาน ยังมีพื้นที่ว่างจำนวนมากที่ยังรอการเติมเต็ม

อุปสรรคการแข่งขันของ DeFAI สุดท้ายจะไม่ขึ้นอยู่กับความสามารถของโมเดลเดียวหรือความลึกของการรวมโปรโตคอล แต่อยู่ที่ความสามารถในการสร้างวงจรปิดที่สอดคล้องกันอย่างแท้จริงระหว่างเทคโนโลยี การปฏิบัติตามกฎหมาย และความปลอดภัย